mit6.s081 lab8 locks

这篇博客讨论了如何通过为每个CPU维护局部freelist和使用多级BUCKET策略来减少内存分配(kalloc)和缓冲区缓存(bcache)中的锁竞争。kalloc中,每个CPU都有自己的freelist,当本地freelist为空时,可以从其他CPU的freelist窃取页。而在bcache中,引入了多个BUCKET,通过哈希定位块并依据使用时间记录来优化缓冲区的查找和释放,减少了锁的使用,提高了系统性能。
Memory allocator

这个exericise的工作是通过为每个CPU维护一个freelist来减少kalloc时的锁竞争,当CPU对应的freelist为空时,从其他CPU的freelist中窃取page。
1.为每个CPU都维护一个freelist

struct {
  struct spinlock lock;
  struct run *freelist;
} kmem[NCPU];

2.kinit时为每个CPU对应freelist初始化锁

void
kinit()
{
  for (int i = 0; i < NCPU; i++)
    initlock(&kmem[i].lock, "kmem");
  freerange(end, (void*)PHYSTOP);
}

3.freerange时将所有的page都放到同一个CPU对应的freelist中,freerange函数保持不变
4.kalloc时获取当前cpu的cpuid,然后根据cpuid去对应的freelist中查找是否有可用的page,如果没有到其他cpu的freelist中查找

void *
kalloc(void)
{
  struct run *r;
  push_off();
  int cpu_id = cpuid(); 
  pop_off();

  acquire(&kmem[cpu_id].lock);
  r = kmem[cpu_id].freelist;
  if(r) 
    kmem[cpu_id].freelist = r->next;
  else {
    for (int i = 0; i < NCPU; i++) {
      if (i != cpu_id) {
        acquire(&kmem[i].lock);
        r = kmem[i].freelist;
        if(r) 
     
### 关于MIT 6.830 Lab 6 的资料与解决方案 MIT 6.830 是一门关于数据库系统实现的课程,Lab 6 通常涉及更复杂的数据库功能实现,例如事务管理、并发控制或查询优化。以下是对 MIT 6.830 Lab 6 相关内容的详细解析: #### 实验背景 MIT 6.830 的 Lab 6 通常要求学生深入理解并实现数据库系统的高级特性。根据以往的实验内容[^2],Lab 6 可能围绕以下主题展开: - **事务管理**:实现支持 ACID 特性的事务机制。 - **并发控制**:设计和实现锁机制或乐观并发控制策略。 - **查询优化**:改进查询执行计划以提升性能。 #### 核心概念 在实现事务管理时,需要确保以下特性: - **原子性(Atomicity)**:通过日志记录和回滚机制保证事务的所有操作要么全部完成,要么全部不完成[^3]。 - **一致性(Consistency)**:事务执行前后,数据库必须保持一致性状态。 - **隔离性(Isolation)**:多个事务并发执行时,每个事务都应看到一致的数据库视图。 - **持久性(Durability)**:一旦事务提交,其结果必须永久保存在数据库中。 以下是一个简单的事务管理代码示例,展示了如何使用两阶段提交协议来保证事务的持久性: ```python class TransactionManager: def __init__(self): self.transactions = {} def start_transaction(self, tx_id): self.transactions[tx_id] = {"status": "active", "operations": []} def log_operation(self, tx_id, operation): if self.transactions[tx_id]["status"] == "active": self.transactions[tx_id]["operations"].append(operation) def commit_transaction(self, tx_id): if self.transactions[tx_id]["status"] == "active": # Write operations to disk or persistent storage for op in self.transactions[tx_id]["operations"]: persist(op) self.transactions[tx_id]["status"] = "committed" def abort_transaction(self, tx_id): if self.transactions[tx_id]["status"] == "active": # Rollback all operations for op in reversed(self.transactions[tx_id]["operations"]): rollback(op) self.transactions[tx_id]["status"] = "aborted" ``` #### 并发控制 为了实现高效的并发控制,可以采用以下两种常见策略: - **锁机制**:通过加锁和解锁操作来控制资源访问。例如,读锁允许多个事务同时读取数据,而写锁则禁止其他事务访问同一数据[^4]。 - **乐观并发控制**:假设冲突很少发生,允许事务自由运行并在提交时检查冲突。如果检测到冲突,则回滚事务并重新执行。 以下是一个基于锁的并发控制示例: ```python class LockManager: def __init__(self): self.locks = {} def acquire_read_lock(self, resource, tx_id): if resource in self.locks and "write" in self.locks[resource]: return False # 写锁存在,无法获取读锁 self.locks.setdefault(resource, set()).add("read") return True def acquire_write_lock(self, resource, tx_id): if resource in self.locks: return False # 已有锁存在,无法获取写锁 self.locks[resource] = {"write"} return True def release_lock(self, resource, tx_id): if resource in self.locks: del self.locks[resource] ``` #### 查询优化 查询优化的目标是选择最优的查询执行计划以减少计算开销。常见的优化技术包括: - **索引选择**:根据查询条件选择合适的索引以加速数据检索。 - **连接顺序优化**:调整表连接的顺序以减少中间结果集的大小。 - **谓词下推**:将过滤条件尽可能早地应用到数据流中,以减少不必要的数据处理。 以下是一个简单的查询优化器示例: ```python def optimize_query(query_plan): # 简单的启发式优化规则 if "join" in query_plan and "filter" in query_plan: # 将过滤条件下推到连接之前 query_plan = push_down_filter(query_plan) return query_plan def push_down_filter(plan): # 假设 plan 是一个嵌套结构 if "join" in plan: left, right = plan["join"]["inputs"] if "filter" in left: plan["join"]["inputs"][0] = apply_filter(left) elif "filter" in right: plan["join"]["inputs"][1] = apply_filter(right) return plan ```
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